AI-toega kopsude ultraheliuuring edestab tuberkuloosi diagnoosimisel inimeksperte

AI-toega kopsude ultraheliuuring edestab tuberkuloosi diagnoosimisel inimeksperte

Täna ESCMID Global 2025 esitletud oluline uuring näitas, et tehisintellektiga töötav kopsude ultraheliuuring edestab kopsutuberkuloosi (TB) diagnoosimisel eksperte 9%.

Ultr-AI komplekt analüüsib pilte kaasaskantavatest nutitelefoniga ühendatud ultraheliseadmetest, pakkudes rögavaba, kiiret ja skaleeritavat alternatiivi tuberkuloosi tuvastamisele. Tulemused ületavad Maailma Terviseorganisatsiooni (WHO) võrdlusaluseid kopsutuberkuloosi diagnoosimisel ja tähistavad olulist võimalust juurdepääsetavaks ja tõhusaks tuberkuloosi triaažiks.

Vaatamata varasemale ülemaailmsele langusele kasvas tuberkuloosi esinemissagedus aastatel 2020–2023 4,6% ja see on WHO tuberkuloosi lõpetamise strateegia kriitilised komponendid. Kuid paljudes suure koormusega riikides kannatavad nad märkimisväärselt rindkere röntgeniseadmete kõrge hinna ja koolitatud radioloogide puudumise tõttu.

Need väljakutsed rõhutavad tungivat vajadust paremini juurdepääsetavate diagnostikavahendite järele. Ultr-AI komplekt kasutab sügavaid õppimisalgoritme, et tõlgendada kopsude ultraheli reaalajas, muutes tööriista tuberkuloosi triaaži jaoks juurdepääsetavamaks, eriti maapiirkondades minimaalselt koolitatud tervishoiutöötajatele. Vähendades operaatorisõltuvust ja standardiseerides testi, võib see tehnoloogia aidata patsiente kiiremini ja tõhusamalt diagnoosida. “

Dr Véronique Suttels,Uuringu juhtiv autor

Ultr-AI komplekt sisaldab kolme süvaõppe mudelit: Ultr-ai ennustab tuberkuloosi otse kopsude ultrahelipiltide põhjal; Ultrisch (Sign) jäädvustab ultraheli mustrid, mida inimeksperdid tõlgendavad; ja Ultr-AI (MAX) kasutab täpsuse optimeerimiseks mõlema mudeli kõrgeimat riskiskoori.

Uuring viidi läbi kolmanda taseme linnakeskuses Beninis, Lääne-Aafrikas. Pärast väljajätmist kaasati 504 patsienti, kellest 192-l (38%) kinnitati kopsutuberkuloos. Uuringupopulatsioonis oli 15% HIV-positiivsed ja 13% -l anamneesis tuberkuloos. Viidi läbi standardiseeritud 14-punktiline kopsu ultraheli slaidi skaneerimise protokoll, kus inimeksperdid tõlgendasid pilte tüüpiliste kopsude ultraheli leidude põhjal. Ühe röga molekulaartest (MTB Xpert Ultra) oli võrdlusstandardiks.

Ultr-AI (max) näitas 93% tundlikkust ja 81% spetsiifilisust (AUROC 0,93, 95% CI 0,92–0,95), mis ületas WHO 90% tundlikkuse ja 70% spetsiifilisuse sihtläve mitterögapõhise TB triaaži testimisel.

"Meie mudel tunneb selgelt ära inimese poolt äratuntud kopsude ultraheliuuringu tulemused, mis kajastavad sarnaseid suuri konsolideerumisi ja interstitsiaalseid muutusi – otspunktist lõpuni süvaõppe lähenemine tabab veelgi peenemaid jooni väljaspool inimsilma," ütles dr Suttels. "Loodame, et see aitab tuvastada varaseid patoloogilisi tunnuseid, nagu väikesed, allasentimeetrised pleura kahjustused, mis on tuberkuloosi korral tavalised."

"Meie tehisintellektimudelite peamine eelis on kohene tööaeg, kui need on rakendusse integreeritud," lisas dr Suttels. "See võimaldab kopsude ultrahelil toimida tõelise hoolduspunkti testina, millel on hea diagnostiline tulemus triaaži ajal, pakkudes koheseid tulemusi, kaasates samal ajal patsiendi tervishoiutöötajaga. Kiirem diagnoosimine võib samuti parandada seost raviga ja vähendada patsientide jälgimise tõttu kaduma."

Allikad: